CN116147741A - 一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于NB‑IoT的超声波水表流量校准方法及系统，包括获取管段尺寸参数信息；生成流体流动特征参数模型；建立校准参数模型；根据所述校准参数模型建立集合关系；基于所述集合关系求解出通用计算算式；对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；将时差流量关系式固化在超声波水表固件；基于所述流量校准模型进行校正操作；生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB‑IoT发送至预设的后台系统。通过建立流体流动特征参数模型，同时使用传感器进行温度、超声波顺、逆流渡越时间，通过双线性最小二乘法和光线投影原理，建立多维参数校准表，实现了超声波水表流量校正，同时减少了校正点，提高了调测效率。

Description

一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法及系统

技术领域

本申请涉及流量校准的技术领域，尤其涉及一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法及系统。

背景技术

超声波水表是全电子式结构水表，不仅满足基本的用水计量，同时可应用DMA分区计量及供水管网SCADA系统，可对水压、水量、温度等参数进行实时监测，同时具有始动流速低，量程比宽，测量精度高等特点；其测量原理是在水介质中，测量超声波顺、逆流传播时间差，进而计算得出瞬时流量。

在现有的流量误差校准过程中，一般使用仪表常数、分段校准，然后用插值法求出流量修正系数。

在上述流量误差的校准过程中，发明人发现现有的流量误差校准过程中至少存在以下问题：流量分段多，需要多个流量点校正，调测周期长，不适合批量生产制造。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法及系统，以解决现有的流量误差校准过程中至少存在以下问题：流量分段多，需要多个流量点校正，调测周期长，不适合批量生产制造的技术问题。

第一方面，本申请提供一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，包括：

获取管段尺寸参数信息；

根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型；

基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型；

根据所述校准参数模型建立集合关系；

基于所述集合关系求解出通用计算算式；

对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；

将时差流量关系式固化在超声波水表固件；

基于所述流量校准模型进行校正操作；

生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

在一些实施例中，所述根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型包括：

分别获取Q1、Q2、0.35(Q2+Q3)、0.7(Q2+Q3)、Q3、Q4流量下验证速度分布，其中Q1表示最小流量、Q2表示分界流量、Q3表示常用流量、Q4表示过载流量，得出修正系数K关于雷诺系数Re的关系式，所述关系式如下：

Re＝f(Re)

分别计算上述流量对应的修正系数K，并生成流量修正集合，所述流量修正集合包括：

K[n]＝{K₁，K₂...K_n}

所述流量修正集合中，n表示从Q1到Q4流量范围内流量点个数，K表示流量点对应的修正系数；

计算流量修正集合相关系数和统计量的概率；

将流量修正集合相关系数和统计量与预设的标准相关系数和统计量进行比对；

若流量修正集合相关系数和统计量满足预设的标准相关系数和统计量，则建立流体流动特征参数模型，所述流体流动特征参数模型为：

上式中，D表示导流管直径，

表示流经管段的面平均速度，ρ(T)和n(T)分别表示密度、运动沾度关于温度T的函数关系；

若流量修正集合相关系数和统计量不满足预设的标准相关系数和统计量，则对管段尺寸参数信息进行优化。

在一些实施例中，所述基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型包括：

所述校准参数模型包括测试温度、测试流量和参考流量；

基于所述流体流动特征参数模型建立测量模型与参考流量之间的关系式，所述关系式如下：

上述关系式中，

为流量测量模型，f为参考流量，t₁、t₂分别表示超声波顺流、逆流飞行时间，T表示水介质温度，a表示运算常数，由形如a＝a0+a1*exp(b)表示，m表示水的称重质量，c表示空气浮力修正系数，t表示在参考流量f下走m质量水的时间；

在介质水温为T_i的条件下，依次在参考流量f₀，f₁...f_n下，记录测试流量

在介质水温为T₁，T₂，…，Tn的条件下，重复上述步骤得到如下集合：

给定系数n₀，n₁，n₃，n₄，使用双线性最小二乘法进行求解，如下式：

在一些实施例中，所述对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式包括：将常数的n₀，n₁，n₃，n₄的导数设置成0，求解出系数n₀，n₁，n₃，n₄，如下式表示：

/>

根据上式可得出测量模型与参考流量的关系式如下：

即上式为校准参数模型。

在一些实施例中，所述基于所述流量校准模型进行校正操作包括：

基于流量校准模型，可选取Q₁，Q₂，Q₃流量特征点进行校正；

所述Q₁，Q₂，Q₃流量特征点对应的校正系数分别为c₁,c₂,c₃,可使用NB-IoT通讯方式将校正系数传输到超声波水表中；

当流量Q₁≤Q＜3Q₁时，有如下关系式：

当流量3Q₁≤Q＜8Q₂时，有如下关系式：

当流量8Q₂≤Q时，有如下关系式：

第二方面，本申请还提供了一种用于执行第一方面所述方法的系统，包括：

管段尺寸获取模块，用于获取管段尺寸参数信息；

特征模型生成模块，用于根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型；

校准模型生成模块，用于基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型；

集合关系建立模块，用于根据所述校准参数模型建立集合关系；

通用算式求解模块，用于基于所述集合关系求解出通用计算算式；

时差流量计算模块，用于对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；

时差流量固化模块，用于将时差流量关系式固化在超声波水表固件；

流量模型校正模块，用于基于所述流量校准模型进行校正操作；

状态信息发送模块，用于生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

本申请实施例提供的方法和系统，通过建立流体流动特征参数模型，同时使用传感器进行温度、超声波顺、逆流渡越时间，通过双线性最小二乘法和光线投影原理，建立多维参数校准表，实现了超声波水表流量校正，同时减少了校正点，提高了调测效率，使用流量模型可适应不同的流场等级，提高了计量的可靠性和准确性；并且使用NB-IoT通讯方式，将数据结果导入MES系统，减少了人工操作。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法的测量管段示意图。

图2为一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法的流程图。

图3为本申请实施例中用于体现修正系数K与修正系数Re之间的关系的曲线示意图。

图4为本申请实施例中用于体现校准参数模型的示意图。

图5为一种基于风险管理的电网优化系统的示意图。

附图标记：501、管段尺寸获取模块；502、特征模型生成模块；503、校准模型生成模块；504、集合关系建立模块；505、通用算式求解模块；506、时差流量计算模块；507、时差流量固化模块；508、流量模型校正模块；509、状态信息发送模块。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

如图1所示，本申请包括正常计量的超声波水表，超声波水表是电子式结构，通过超声波信号在顺流、逆流传播的时间差，通过一些修正得到实际流量：

在一种实施例中，如图2所示，本申请的方法包括：

S101，获取管段尺寸信息。

其中，通过获取管段尺寸信息对测量管段的模型求解，目的是得到一个稳定的测量管段实物，流体在管段中有一些分布特征，比如层流、过渡、湍流等，不同流层中流体的速度分布不一样。

S102，根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型。

其中，求解模型和参数，建立流体特征参数模型；通过将速度和流体特征建立关系表达式，来进行后续的参数计算。

S103，基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型。

其中，超声波水表有一个标定的动作，测量出的时间差得到线速度而不是面速度，因此需要进行修正操作。

S104，根据所述校准参数模型建立集合关系。

其中，建立集合关系具体为测量模型f，参考流量f，温度T，修正值，这4个集合是对应的，可以理解为在温度T条件内，参考流量f下，测量流量f下的修正值关系。

S105，基于所述集合关系求解出通用计算算式。

S106，对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式。

S107，将时差流量关系式固化在超声波水表固件。

其中，通过代码将时差流量关系式固化在超声波表中。

S108，基于所述流量校准模型进行校正操作。

S109，生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

其中，在功能检及调测过程中，超声波水表可将运行状态通过NB-IoT传输到后台系统，后台系统通过接口将数据结果导入MES系统，超声波水表出厂后可进行质量追溯。

在一个实施例中，如图3所示，根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型具体的操作可以被执行为：

分别获取Q1、Q2、0.35(Q2+Q3)、0.7(Q2+Q3)、Q3、Q4流量下验证速度分布，其中Q1表示最小流量、Q2表示分界流量、Q3表示常用流量、Q4表示过载流量，得出修正系数K关于雷诺系数Re的关系式，所述关系式如下：

Re＝f(Re)

分别计算上述流量对应的修正系数K，并生成流量修正集合，所述流量修正集合包括：

K[n]＝{K₁，K₂...K_n}

所述流量修正集合中，n表示从Q1到Q4流量范围内流量点个数，K表示流量点对应的修正系数；

计算流量修正集合相关系数和统计量的概率；

将流量修正集合相关系数和统计量与预设的标准相关系数和统计量进行比对；

若流量修正集合相关系数和统计量满足预设的标准相关系数和统计量，则建立流体流动特征参数模型，所述流体流动特征参数模型为：

上式中，D表示导流管直径，

表示流经管段的面平均速度，ρ(T)和n(T)分别表示密度、运动沾度关于温度T的函数关系；

若流量修正集合相关系数和统计量不满足预设的标准相关系数和统计量，则对管段尺寸参数信息进行优化。

在一个实施例中，如图4所示，基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型具体的可以被执行为：

所述校准参数模型包括测试温度、测试流量和参考流量；

基于所述流体流动特征参数模型建立测量模型与参考流量之间的关系式，所述关系式如下：

上述关系式中，

为流量测量模型，f为参考流量，t₁、t₂分别表示超声波顺流、逆流飞行时间，T表示水介质温度，a表示运算常数，由形如a＝a0+a1*exp(b)表示，m表示水的称重质量，c表示空气浮力修正系数，t表示在参考流量f下走m质量水的时间；

在介质水温为T_i的条件下，依次在参考流量f₀，f₁...f_n下，记录测试流量

在介质水温为T₁，T₂，…，Tn的条件下，重复上述步骤得到如下集合：

给定系数n₀，n₁，n₃，n₄，使用双线性最小二乘法进行求解，如下式：

在一个实施例中，对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式具体可以被执行为：

将常数的n₀，n₁，n₃，n₄的导数设置成0，求解出系数n₀，n₁，n₃，n₄，如下式表示：

/>

根据上式可得出测量模型与参考流量的关系式如下：

即上式为校准参数模型。

在一个实施例中，基于所述流量校准模型进行校正操作具体可以被执行为：

基于流量校准模型，可选取Q₁，Q₂，Q₃流量特征点进行校正；

所述Q₁，Q₂，Q₃流量特征点对应的校正系数分别为c₁,c₂,c₃,可使用NB-IoT通讯方式将校正系数传输到超声波水表中；

当流量Q₁≤Q＜3Q₁时，有如下关系式：

当流量3Q₁≤Q＜8Q₂时，有如下关系式：

当流量8Q₂≤Q时，有如下关系式：

对应于上述各个实施例的方法，本申请还提供了一种应用上述方法的基于NB-IoT的超声波水表流量校准系统，如图5所示，系统包括：

管段尺寸获取模块501，用于获取管段尺寸参数信息；

特征模型生成模块502，用于根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型；

校准模型生成模块503，用于基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型；

集合关系建立模块504，用于根据所述校准参数模型建立集合关系；

通用算式求解模块505，用于基于所述集合关系求解出通用计算算式；

时差流量计算模块506，用于对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；

时差流量固化模块507，用于将时差流量关系式固化在超声波水表固件；

流量模型校正模块508，用于基于所述流量校准模型进行校正操作；

状态信息发送模块509，用于生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

在一个实施例中，特征模型生成模块502，还用于分别获取Q1、Q2、0.35(Q2+Q3)、0.7(Q2+Q3)、Q3、Q4流量下验证速度分布，其中Q1表示最小流量、Q2表示分界流量、Q3表示常用流量、Q4表示过载流量，得出修正系数K关于雷诺系数Re的关系式，所述关系式如下：

Re＝f(Re)

分别计算上述流量对应的修正系数K，并生成流量修正集合，所述流量修正集合包括：

K[n]＝{K₁，K₂...K_n}

所述流量修正集合中，n表示从Q1到Q4流量范围内流量点个数，K表示流量点对应的修正系数；计算流量修正集合相关系数和统计量的概率；将流量修正集合相关系数和统计量与预设的标准相关系数和统计量进行比对；若流量修正集合相关系数和统计量满足预设的标准相关系数和统计量，则建立流体流动特征参数模型，所述流体流动特征参数模型为：

上式中，D表示导流管直径，

表示流经管段的面平均速度，ρ(T)和n(T)分别表示密度、运动沾度关于温度T的函数关系；若流量修正集合相关系数和统计量不满足预设的标准相关系数和统计量，则对管段尺寸参数信息进行优化。

在一个实施例中，校准模型生成模块503，所述校准参数模型包括测试温度、测试流量和参考流量；基于所述流体流动特征参数模型建立测量模型与参考流量之间的关系式，所述关系式如下：

上述关系式中，

为流量测量模型，f为参考流量，t₁、t₂分别表示超声波顺流、逆流飞行时间，T表示水介质温度，a表示运算常数，由形如a＝a0+a1*exp(b)表示，m表示水的称重质量，c表示空气浮力修正系数，t表示在参考流量f下走m质量水的时间；在介质水温为T_i的条件下，依次在参考流量f₀，f₁...f_n下，记录测试流量/>

在介质水温为T₁，T₂，…，Tn的条件下，重复上述步骤得到如下集合：

给定系数n₀，n₁，n₃，n₄，使用双线性最小二乘法进行求解，如下式：

在一个实施例中，时差流量计算模块506，还用于将常数的n₀，n₁，n₃，n₄的导数设置成0，求解出系数n₀，n₁，n₃，n₄，如下式表示：

/>

根据上式可得出测量模型与参考流量的关系式如下：

即上式为校准参数模型。

在一个实施例中，流量模型校正模块508，还用于基于流量校准模型，可选取Q₁，Q₂，Q₃流量特征点进行校正；所述Q₁，Q₂，Q₃流量特征点对应的校正系数分别为c₁,c₂,c₃,可使用NB-IoT通讯方式将校正系数传输到超声波水表中；当流量Q₁≤Q＜3Q₁时，有如下关系式：

当流量3Q₁≤Q＜8Q₂时，有如下关系式：

当流量8Q₂≤Q时，有如下关系式：

容易理解的是，本领域技术人员在本申请提供的几个实施例的基础上，可以对本申请的实施例进行结合、拆分、重组等得到其他实施例，这些实施例均没有超出本申请的保护范围。

以上的具体实施方式，对本申请实施例的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本申请实施例的具体实施方式而已，并不用于限定本申请实施例的保护范围，凡在本申请实施例的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本申请实施例的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，其特征在于，所述方法包括：

获取管段尺寸参数信息；

根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型；

基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型；

根据所述校准参数模型建立集合关系；

基于所述集合关系求解出通用计算算式；

对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；

将时差流量关系式固化在超声波水表固件；

基于所述流量校准模型进行校正操作；

生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

2.根据权利要求1所述的基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，其特征在于，所述根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型包括：

分别获取Q1、Q2、0.35(Q2+Q3)、0.7(Q2+Q3)、Q3、Q4流量下验证速度分布，其中Q1表示最小流量、Q2表示分界流量、Q3表示常用流量、Q4表示过载流量，得出修正系数K关于雷诺系数Re的关系式，所述关系式如下：

Re＝f(Re)

分别计算上述流量对应的修正系数K，并生成流量修正集合，所述流量修正集合包括：

K[n]＝{K₁，K₂...K_n}

所述流量修正集合中，n表示从Q1到Q4流量范围内流量点个数，K表示流量点对应的修正系数；

计算流量修正集合相关系数和统计量的概率；

将流量修正集合相关系数和统计量与预设的标准相关系数和统计量进行比对；

若流量修正集合相关系数和统计量满足预设的标准相关系数和统计量，则建立流体流动特征参数模型，所述流体流动特征参数模型为：

上式中，D表示导流管直径，

表示流经管段的面平均速度，ρ(T)和n(T)分别表示密度、运动沾度关于温度T的函数关系；

若流量修正集合相关系数和统计量不满足预设的标准相关系数和统计量，则对管段尺寸参数信息进行优化。

3.根据权利要求2所述的基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，其特征在于，所述基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型包括：

所述校准参数模型包括测试温度、测试流量和参考流量；

基于所述流体流动特征参数模型建立测量模型与参考流量之间的关系式，所述关系式如下：

上述关系式中，

为流量测量模型，f为参考流量，t₁、t₂分别表示超声波顺流、逆流飞行时间，T表示水介质温度，a表示运算常数，由形如a＝a0+a1*exp(b)表示，m表示水的称重质量，c表示空气浮力修正系数，t表示在参考流量f下走m质量水的时间；

在介质水温为T_i的条件下，依次在参考流量f₀，f₁...f_n下，记录测试流量

在介质水温为T₁，T₂，…，Tn的条件下，重复上述步骤得到如下集合：

给定系数n₀，n₁，n₃，n₄，使用双线性最小二乘法进行求解，如下式：

4.根据权利要求3所述的基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，其特征在于，所述对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式包括：

将常数的n₀，n₁，n₃，n₄的导数设置成0，求解出系数n₀，n₁，n₃，n₄，如下式表示：

根据上式可得出测量模型与参考流量的关系式如下：

即上式为校准参数模型。

5.根据权利要求4所述的基于NB-IoT的超声波水表流量校准方法，其特征在于，所述基于所述流量校准模型进行校正操作包括：

基于流量校准模型，可选取Q₁，Q₂，Q₃流量特征点进行校正；

所述Q₁，Q₂，Q₃流量特征点对应的校正系数分别为c₁,c₂,c₃,可使用NB-IoT通讯方式将校正系数传输到超声波水表中；

当流量Q₁≤Q＜3Q₁时，有如下关系式：

当流量3Q₁≤Q＜8Q₂时，有如下关系式：

当流量8Q₂≤Q时，有如下关系式：

6.一种基于NB-IoT的超声波水表流量校准系统，用于执行权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述系统包括：

管段尺寸获取模块(501)，用于获取管段尺寸参数信息；

特征模型生成模块(502)，用于根据所述管段尺寸参数信息生成流体流动特征参数模型；

校准模型生成模块(503)，用于基于所述流体流动特征参数模型建立校准参数模型；

集合关系建立模块(504)，用于根据所述校准参数模型建立集合关系；

通用算式求解模块(505)，用于基于所述集合关系求解出通用计算算式；

时差流量计算模块(506)，用于对所述通用计算算式进行求解操作获得时差流量关系式；

时差流量固化模块(507)，用于将时差流量关系式固化在超声波水表固件；

流量模型校正模块(508)，用于基于所述流量校准模型进行校正操作；

状态信息发送模块(509)，用于生成与流量校准模型相关的运行状态信息并通过NB-IoT发送至预设的后台系统。

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